那吉航运枢纽溢流坝断面及坝下冲刷试验

采用比尺为 1∶30水工断面模型 ,进行溢流坝断面设计方案的过流能力、坝面压力及坝下消能局部冲刷试验 ,经优化提出的坝面曲线及消能工方案 ,改善了消力池水流条件、减小了冲刷、节约了工程量     

地铁明挖车站有关配筋问题的探讨

探讨明挖地铁车站配筋计算的一些问题。提出了在地铁车站配筋设计时应考虑消峰、轴力、腋角、分布筋等设计理念。这些设计理念并非很高深,但若能在地铁设计中得以贯彻,对提高设计质量,降低工程投资却很有益处。     

25kV柔性悬挂分段绝缘器电场分析及优化研究

为分析和改善分段绝缘器的电磁工作环境,在同相供电运行模式下,针对交流25 kV单相牵引供电系统,利用COMSOL Multiphysics有限元仿真软件对不同供电臂间分段绝缘器在不同工况下的电场进行仿真计算,得到了整体的电场、电势分布以及各关键部位的表面电场强度,并对其在稳态运行工况下的仿真计算结果进行海拔修正,最后对...     

基于联合抗噪算法的滚动轴承故障诊断研究

轴承通常工作于复杂噪声环境下,使得时域振动信号容易受到各种噪声的污染,从而误导诊断结果。针对以上问题,提出基于一维卷积自编码(1D-DCAE)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的联合抗噪故障诊断算法。为了模拟真实噪声环境,在原始振动信号中添加不同信噪比的高斯噪声,用1D-DCAE对原始信号降噪,再将降噪信号用于1D-CNN进行故障诊断。基于全卷积神经网络搭建1D-DCAE模型,并舍弃池化层以降低信息丢失,以提高联合诊断模型的抗噪能力。结果表明:采用基于全卷积网络搭建的1D-DACE有更好的降噪效果,改进后的模型能自适应诊断各种噪声环境下的故障。     

基于高密度激光点云和深度学习的高速公路标线识别

道路标线的自动识别是智慧城市建设中急需解决的重要难题，也是绘制高精地图及无人驾驶所需的核心技术。提出一种激光雷达数据环境下高速公路常见标线自动识别方法：基于端到端PointNet语义分割功能自动提取道路标线点云；采用体素降采样及半径式离群点剔除去除路面噪点；应用DGCNN自动区分典型交通标线(实线、长虚线、短虚线、箭头、导流带),实现道路标线识别。应用京承高速公路某段激光雷达数据测试验证。结果表明：道路标线分类准确率达到94.73%,F1达到74.18%,AUC达到0.98。证明了解决道路标线识别方法的可行性，为智能驾驶环境下道路标线的自动感知和识别提供了一种新的思路。     

新型消浪块体在防波堤断面上坡度确定的试验研究

根据以往研究的成果和参考相关堤防设计规范,对于现有不同的消浪块体在防波堤工程设计应用时,均有对应的最佳边坡坡度。在2013年申请交通运输部应用基础研究项目"新型深水防波堤结构型式与消浪块体稳定性研究"子题三(新型消浪块体研究与开发)中开发了一种新型消浪块体,通过对该块体坡度与稳定性的影响试验中,得出了边坡坡度与块体稳定重量并不是如Hudson公式所体现的反比例关系,而是呈抛物线变化规律。试验结果可为新型消浪块体在工程上推广应用提供基础数据。     

半监督卷积神经网络的词义消歧

为了解决有标签语料获取困难的问题，提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)汉语词义消歧方法. 首先，提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征，利用词向量工具将消歧特征向量化；然后，对有标签语料进行预处理，获取初始化聚类中心和阈值，同时，使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练，利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类，选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中，不断重复上述过程，直到训练语料不再扩大为止；最后，使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料，使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验. 实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1%.      

气囊型浮式防波堤挡浪消波的数值模拟*

临时挡浪设施在海况较差的海域为施工船舶提供一定的避浪掩护时使用。气囊型浮式防波堤具有运输方便、投放便捷以及造价低廉的特点，成为了首选的挡浪消波措施之一。通过调整网格划分方式、控制时间步长以及对自由液面网格局部加密等措施，建立了稳定的数值波浪水槽。采用原物理模型试验比尺建立气囊型浮式防波堤的水动力模型，并利用试验结果验证了数值计算方案的准确性。计算结果表明：距离挡浪模型后3 m范围内的计算结果精确，波高值误差在1%以内；在该数值模拟方案下计算值随时间的变化规律与试验结果吻合得较好。该数值模拟方案具有可行性和有效性，数值模拟结果具有较高的参考价值，可以为后续各临时挡浪设施选型研究提供计算基础。